Le traitement du langage naturel (NLP) a beaucoup évolué ces dernières années, grâce aux progrès de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle. L’un des développements les plus intéressants dans ce domaine est l’émergence de grands modèles linguistiques (LLM). Ces modèles sont capables de traiter de grandes quantités de données textuelles et de générer des réponses semblables à celles d’un être humain. Ils se sont déjà montrés très prometteurs dans diverses applications telles que les chatbots, la traduction linguistique et la création de contenu. Dans cette section du blog, nous allons explorer ce que sont les LLM, comment ils fonctionnent et leur impact potentiel sur la PNL.
Nous discuterons également de certains défis liés à l’utilisation de ces modèles et de la manière dont les chercheurs s’efforcent de les surmonter. Rejoignez-nous pour plonger dans le monde fascinant des grands modèles de langage et découvrir leur rôle dans l’élaboration de l’avenir du traitement du langage naturel.
Que sont les grands modèles linguistiques ?
Les grands modèles de langage, ou LLM en abrégé, sont un type de modèle d’apprentissage automatique formé sur des quantités massives de données textuelles. Ce faisant, ils peuvent être utilisés pour générer des textes semblables à ceux des humains, effectuer diverses tâches linguistiques et même mieux comprendre le langage humain.
Un exemple de LLM est le modèle de transformateur, qui a été fortement utilisé ces dernières années en raison de ses performances exceptionnelles en matière de génération de texte presque indiscernable d’un texte écrit par un être humain. Cependant, la formation de modèles linguistiques de grande taille n’est pas une tâche facile, car elle nécessite des quantités massives de données et de ressources informatiques.
Néanmoins, les avantages de l’exploitation de ces modèles pour les applications de traitement du langage naturel (NLP) sont énormes, car ils sont capables de transformer la façon dont nous interagissons avec le langage et l’information. Dans les sections suivantes, nous allons explorer le potentiel des LLM dans le domaine du NLP, ainsi que les défis et les avantages de leur utilisation.
Le potentiel des grands modèles de langage dans le traitement du langage naturel (NLP)
Les grands modèles de langage (LLM) ont révolutionné le domaine du traitement du langage naturel (NLP) en permettant aux machines non seulement de comprendre, mais aussi de générer un langage semblable à celui des humains. Un exemple notable est le modèle GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) d’OpenAI, qui peut générer un texte convaincant difficile à distinguer d’un contenu écrit par un humain. Les LLM sont formés sur des quantités massives de données provenant de diverses sources, ce qui leur permet d’apprendre les nuances de la langue et la façon dont elle est utilisée dans différents contextes. En outre, ces modèles peuvent être affinés pour s’adapter à des tâches NLP spécifiques, telles que la traduction, le résumé ou l’analyse des sentiments. Cependant, la formation de ces modèles pose des problèmes, qu’il s’agisse de l’énorme quantité de ressources informatiques nécessaires ou des questions éthiques entourant le contenu utilisé pour la formation.
Défis liés à la formation et au déploiement de grands modèles linguistiques
Les défis liés à la formation et au déploiement de grands modèles de langage (LLM) ont constitué une préoccupation majeure dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP) au cours des dernières années.
- Accès aux ressources nécessaires à la formation des gestionnaires de l’éducation et de la formation tout au long de la vie en raison de l’énorme quantité de données requises
- Coût élevé associé à la formation des LLM
- Une puissance de calcul importante est requise pour le déploiement des LLM, ce qui peut constituer un obstacle à un déploiement à grande échelle.
- Veiller à ce que les données d’entraînement représentent fidèlement les tâches que le modèle sera amené à effectuer.
- Maintenance coûteuse des LLM en raison de leur complexité et de leur taille, y compris les mises à jour régulières et le réglage fin.
- Il est essentiel de relever ces défis pour réussir le déploiement et réaliser le potentiel des LLM dans le domaine du NLP.
Avantages de l'utilisation de grands modèles de langage pour les applications NLP
L’un des principaux avantages de l’utilisation des LLM est leur capacité à générer du texte avec une grande précision et une grande fluidité. Par exemple, le célèbre modèle GPT-3 peut générer des articles, des poèmes et même du code informatique qui sont très similaires à ceux écrits par des humains.
Un autre avantage des LLM est qu’ils peuvent être entraînés sur de grandes quantités de données et ensuite utilisés pour effectuer diverses tâches de NLP. Cela signifie qu’au lieu de former un modèle distinct pour chaque tâche, vous pouvez disposer d’un modèle capable d’effectuer plusieurs tâches. C’est ce que l’on appelle l’apprentissage par transfert, dont il a été démontré qu’il améliorait les performances des modèles de PNL.
Heureusement, les progrès récents en matière d’apprentissage automatique et le développement de nouvelles architectures LLM telles que les transformateurs ont facilité la formation et l’utilisation des LLM pour les applications NLP. Dans l’ensemble, l’utilisation des LLM pour les applications NLP peut conduire à de meilleures performances, à une utilisation plus efficace des ressources et à un déploiement plus rapide de nouvelles solutions NLP.
À quoi servent les grands modèles linguistiques ?
Comme nous l’avons déjà mentionné, l’intelligence artificielle des LLM peut traiter et générer un langage semblable à celui des humains. Ces modèles ont révolutionné le domaine du traitement du langage naturel en permettant aux machines de comprendre le langage humain et d’y répondre de manière plus sophistiquée que jamais. Un exemple de LLM est
IA générative
qui utilise des techniques d’apprentissage profond de pointe pour générer des textes de haute qualité.
L’IA générative fonctionne en s’entraînant sur des quantités massives de données textuelles, telles que des livres, des articles et des sites web. Le modèle apprend ensuite à identifier les modèles et les relations entre les mots, les expressions et les phrases. Cela lui permet de générer un nouveau texte grammaticalement correct, cohérent et parfois même créatif.
Exemples
La formation au LLM permet d’établir les bases de l’utilisation de l’IA dans des applications pratiques. À l’aide d’invites permettant d’interroger le LLM, des réponses peuvent être générées par inférence de modèle et prendre diverses formes telles que des réponses à des questions, des textes ou des images nouvellement créés et des contenus résumés. Ce processus offre un immense potentiel d’amélioration de la productivité et de l’efficacité dans de nombreuses industries.
- Génération de texte. La capacité à générer du texte sur n’importe quel sujet sur lequel le LLM a été formé est un cas d’utilisation primaire.
- Traduction. Pour les linguistes formés à plusieurs langues, la capacité à traduire d’une langue à l’autre est une caractéristique commune.
- Résumé du contenu. Résumer des blocs ou plusieurs pages de texte est une fonction utile des LLM.
- Réécriture du contenu. La réécriture d’une section de texte est une autre possibilité.
- Classification et catégorisation. Un LLM est capable de classer et de catégoriser le contenu.
- Analyse des sentiments. La plupart des LLM peuvent être utilisés pour l’analyse des sentiments afin d’aider les utilisateurs à mieux comprendre l’intention d’un élément de contenu ou d’une réponse particulière.
- L’IA conversationnelle et les chatbots. Les LLM peuvent permettre une conversation avec un utilisateur d’une manière qui est typiquement plus naturelle que les anciennes générations de technologies d’IA.
Différents types de grands modèles linguistiques (LLM)
Ils sont devenus de plus en plus populaires ces dernières années en raison de leur capacité à effectuer un large éventail de tâches de traitement du langage naturel, telles que la classification des textes, l’analyse des sentiments et la traduction automatique. Il existe aujourd’hui plusieurs types de LLM, chacun ayant ses propres caractéristiques et applications. Dans cet article, nous allons explorer les différents types de modèles linguistiques de grande taille et leurs forces et faiblesses respectives.
1. Modèles GPT (Generative Pre-trained Transformer) : développé par OpenAI. Ce modèle a été salué pour sa capacité à effectuer des tâches telles que la rédaction de textes, la réponse à des questions et même la création de poèmes originaux. Il s’agit d’un type de modèle linguistique qui utilise une architecture basée sur des transformateurs et qui est pré-entraîné sur des quantités massives de données textuelles. Les exemples incluent le GPT-2, le GPT-3 et, plus récemment, le GPT-4. Lisez cet article pour en savoir plus sur les
différences entre la GPT-3 et la GPT-4.
2. Les modèles BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) : Il s’agit d’un autre type de modèle linguistique basé sur les transformateurs, qui est formé en utilisant les contextes de gauche à droite et de droite à gauche, ce qui lui permet de comprendre le contexte dans lequel les mots apparaissent dans une phrase. Les exemples incluent BERT-base et BERT-large.
3. XLNet : Il s’agit d’une variante de l’architecture basée sur les transformateurs qui utilise une approche autorégressive pour générer des séquences, ce qui permet des prédictions plus précises.
4. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) : Il s’agit d’un modèle de langage développé par Google qui peut effectuer diverses tâches de traitement du langage naturel telles que le résumé, la traduction, la réponse à des questions, etc.
5. RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) : Il s’agit d’une variante du modèle BERT qui a été optimisée pour obtenir de meilleures performances dans diverses tâches de compréhension du langage naturel.
6. ALBERT (A Lite BERT) : Il s’agit d’une version réduite du modèle BERT qui utilise des techniques de partage des paramètres pour réduire l’utilisation de la mémoire et améliorer l’efficacité de la formation tout en conservant une grande précision.
7. ELECTRA (Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately) : Il s’agit d’une nouvelle méthode de pré-entraînement pour les modèles de langage qui remplace certains tokens dans le texte d’entrée par des alternatives plausibles et entraîne le modèle à prédire si chaque token a été remplacé ou non.
Différence entre GPT-3 et GPT-4
La GPT-4 vient juste d’être publiée, il n’est donc pas encore possible d’effectuer une comparaison technologique détaillée entre la GPT-4 et la GPT-3. Cependant, en termes de performances ou de capacités, des progrès sont déjà visibles. Voici les principaux changements que l’on peut observer dans le GPT-4 par rapport au GPT-3 :
GPT-3
GPT-4
- 175 milliards de paramètres
- Formation sur un large éventail de sources, y compris des livres, des articles et des sites web.
- Prise en charge de plus de 40 langues différentes
- Peut générer un texte cohérent à partir de quelques exemples seulement
- Peut comprendre le contexte et produire un texte en rapport avec le contexte donné
- La précision de la génération de texte est impressionnante
- Connaissance limitée des événements après 2021
- Sortie : Novembre 2022
- Variations disponibles sur le terrain de jeu de l’OpenAI et disponibles pour une utilisation commerciale via les plans tarifaires de l’OpenAI
- ca. 1 000 milliards de paramètres
- Entraîné sur des ensembles de données plus diversifiés et plus vastes, comprenant des images et du texte
- Plus performant que le GPT-3 dans 24 langues testées
- Meilleures capacités d’apprentissage en quelques coups avec apport visuel
- Peut comprendre un contexte plus long et générer un texte plus pertinent
- Amélioration de la précision, en particulier en cas de complexité élevée
- Connaissance limitée des événements après 2021
- Sortie : Mars 2023
- Disponible via l’abonnement ChatGPT Plus et l’accès ouvert sur liste d’attente à GPT-4 via l’API OpenAI
neuroflash comme exemple pour les applications GPT-3 et GPT-4
neuroflash combine à la fois GPT-3 et GPT-4 dans de nombreuses applications telles que la création de contenu, le chat AI, la réponse à des questions et bien plus encore. Ainsi, neuroflash permet à ses utilisateurs de faire créer divers textes et documents sur la base d’un bref briefing. Avec plus de 100 types de textes différents, l’IA neuroflash peut générer des textes pour n’importe quel usage. Par exemple, si vous souhaitez créer une description de produit avec neuroflash, il vous suffit de décrire brièvement votre produit à l’IA et le générateur fait le reste :
Avec neuroflash, vous pouvez exploiter votre potentiel créatif et libérer le conteur qui sommeille en vous. Qu’il s’agisse d’une nouvelle ou d’un roman épique, cette technologie de pointe vous aidera à créer des personnages et des intrigues captivants qui tiendront les lecteurs en haleine.
ChatFlash :
Avec des fonctionnalités intégrées telles que des modèles de messages prêts à l’emploi et des personnalités, ChatFlash offre une alternative plus efficace à ChatGPT. plus efficace que ChatGPT.
- Modèles : Inspirez-vous de la vaste sélection de modèles de texte pour démarrer encore plus rapidement. Déterminez le type de texte que vous souhaitez générer avec ChatFlash et obtenez immédiatement des suggestions pour une invite appropriée.
- Personnalités : Vous indiquez qui vous voulez que la plume magique soit. Avec les personnalités, vous pouvez personnaliser la portée du chat pour obtenir des résultats encore plus appropriés et ciblés. Le résultat généré par ChatFlash est étroitement lié à la personnalité sélectionnée et s’adapte au contexte de la conversation.
Article de blog optimisé pour le référencement du flux de travail :
Grâce à notre flux de travail SEO, vous pouvez être sûr que chaque article que vous produisez sera optimisé pour un impact maximal. Dites adieu à la frustration des faibles taux d’engagement et bonjour à un monde où votre contenu est roi.
Notre équipe d’experts s’efforce de rester à la pointe des meilleures pratiques en matière de référencement, afin de garantir à nos clients le meilleur service possible. Nous comprenons à quel point il est important pour les entreprises comme la vôtre de rester compétitives dans un paysage numérique en constante évolution. C’est pourquoi nous nous engageons à fournir des solutions de pointe conçues spécifiquement pour répondre à vos besoins.
Le flux de travail SEO n’est disponible que pour les utilisateurs du plan Pro et des plans supérieurs (et des anciens plans Power et Premium). Mettez votre compte à jour maintenant.
Lorsque vous travaillez avec le flux de travail SEO pour blog, vous pouvez ajouter d’autres éléments, en option, afin d’optimiser le résultat de votre article de blog. Voici les points forts incontournables du nouveau flux de travail SEO de contentflash :
- Génération basée sur vos mots-clés
- Optimisation SEO automatique (WDF*IDF)
- Connecté à l’Internet : Détection en temps réel des questions posées par les utilisateurs et création des réponses correspondantes.
- Multimédia : Intégration d’images Unsplash et de vidéos YouTube dans votre article
- Suggestions de références pour l’utilisation des backlinks
Questions fréquemment posées
Que sont les grands modèles de langage dans l'IA ?
Systèmes d’intelligence artificielle avancés capables de comprendre, de traiter et de générer un langage naturel semblable à celui de l’homme. Ces modèles utilisent de grandes quantités de données, y compris des textes, des images et des sons, pour apprendre comment fonctionne le langage humain. Ils sont conçus pour traiter les informations contextuelles, de sorte qu’ils peuvent comprendre les phrases et les paragraphes dans leur ensemble, plutôt que d’interpréter chaque mot individuellement.
L’un des modèles linguistiques les plus célèbres est le GPT-3, ou Generative Pre-trained Transformer 3, développé par OpenAI. Il est capable de générer des textes cohérents et naturels, et peut même rédiger des essais, des histoires ou des poèmes qu’il est difficile de distinguer de ce qu’un humain pourrait écrire.
Ces modèles ont des implications potentiellement transformatrices dans un large éventail de secteurs, de la création de contenu au service à la clientèle et à la communication, en passant par l’éducation et la recherche. Toutefois, leur développement et leur mise en œuvre suscitent également des préoccupations éthiques, notamment en ce qui concerne les données biaisées et l’utilisation abusive par des acteurs malveillants.
Qu'est-ce que la théorie des grands modèles linguistiques ?
L’exemple le plus marquant de modèles linguistiques de grande taille est la série GPT (Generative Pre-trained Transformer) d’OpenAI, qui consiste en de multiples modèles entraînés sur des milliards de mots provenant de sources Internet. Ces modèles ont été utilisés pour diverses tâches de traitement du langage naturel, notamment la traduction automatique, l’analyse des sentiments et le résumé de texte.
Le principal avantage des grands modèles de langage est leur capacité à générer des textes qui semblent naturels et humains, ce qui en fait des outils précieux dans les secteurs liés à la langue, tels que la création de contenu et la rédaction. Toutefois, certains critiques affirment que l’utilisation de grands modèles linguistiques peut avoir des implications éthiques, telles que des biais potentiels ou la possibilité d’être utilisés à des fins malveillantes.
Quels sont les principaux grands modèles linguistiques ?
Il existe plusieurs grands modèles linguistiques, dont GPT-3, BERT, XLNet et T5.
GPT-3, ou Generative Pre-trained Transformer 3, est un modèle de traitement du langage naturel développé par OpenAI qui utilise l’apprentissage profond pour générer des réponses de type humain à des invites textuelles. Avec 175 milliards de paramètres, GPT-3 est actuellement l’un des plus grands modèles linguistiques existants.
BERT, ou Bidirectional Encoder Representations from Transformers, est un autre modèle linguistique à grande échelle développé par Google. Il est conçu pour former des systèmes d’apprentissage automatique à des tâches de traitement du langage naturel, notamment la réponse à des questions et la traduction.
XLNet, qui succède à BERT, a été développé par des chercheurs de l’université Carnegie Mellon et de Google. Il utilise une approche de formation basée sur la permutation, ce qui lui permet de mieux gérer les tâches linguistiques complexes telles que les dépendances à long terme et l’ambiguïté syntaxique.
Enfin, T5, ou Text-to-Text Transfer Transformer, est un modèle de langage développé par Google qui peut être facilement ajusté pour une variété de tâches de traitement du langage naturel. Il est capable d’effectuer des tâches telles que le résumé, la traduction et la réponse aux questions, et a été utilisé dans des applications allant des chatbots aux moteurs de recherche.
Conclusion
En résumé, les grands modèles linguistiques représentent une avancée significative dans le développement de l’intelligence artificielle. À mesure que ces modèles s’améliorent, ils sont appelés à jouer un rôle de plus en plus important dans notre vie quotidienne, qu’il s’agisse des chatbots qui fournissent une assistance à la clientèle ou des assistants virtuels qui nous aident à gérer notre emploi du temps.
Ces modèles ont considérablement amélioré les performances de diverses applications de traitement du langage naturel, notamment les chatbots, la traduction, la classification des textes et l’analyse des sentiments. Ils ont également permis le développement de nouvelles applications basées sur le langage qui peuvent comprendre et générer un contenu linguistique de type humain avec une grande précision et une grande efficacité.
